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KundenprojektBlockchain & Web3

RCIID – Blockchain-Forensik-Plattform für gerichtsfeste Krypto-Rückverfolgung

Eine Plattform für ein österreichisches Blockchain-Forensik-Unternehmen, die Anwälten, Behörden und Geschädigten die Rückverfolgung von Krypto-Transaktionen vermittelt: Methodik, Sankey-Visualisierungen von Geldflüssen, Referenzfälle, strukturierte Berichte, Fallmeldung und ein authentifiziertes Mitgliederportal.

Kunde
RCIID
Branche
Blockchain-Forensik
Region
Österreich
Säule
Blockchain & Web3
Screenshot der Website von RCIID
Gezeigt mit Zustimmung des Kunden. Screenshots der Live-Website; alle Marken gehören ihren jeweiligen Inhabern.

Die Herausforderung

RCIID rekonstruiert Krypto-Geldflüsse für Betrugsopfer, deren Anwälte und Behörden. Diese Arbeit hat nur dann Wert, wenn sie standhält: Jeder Hop muss dokumentiert, jede Aussage reproduzierbar und die Darstellung für Menschen verständlich sein, die keine Blockchain-Experten sind – Richter, Staatsanwälte, Anwälte und Geschädigte.

Die Plattform musste daher zwei Dinge leisten, die in entgegengesetzte Richtungen ziehen: komplexe On-Chain-Rückverfolgung klar und visuell erklären und gleichzeitig der Sorgfalt gerecht werden, die von forensischen Beweismitteln erwartet wird. Außerdem musste sie die tägliche Arbeit des Unternehmens unterstützen – neue Fälle aufnehmen, Hinweise entgegennehmen und Mitgliedern einen sicheren Ort bieten, um ihre Fälle zu verfolgen.

Unser Ansatz

Wir sind von der Zielgruppe ausgegangen: Ein Anwalt, der einen Bericht liest, braucht eine andere Sicht als ein Ermittler. Wir haben die Plattform entlang des forensischen Prozesses strukturiert – Aufnahme, Rückverfolgung, Zuordnung und Berichterstattung –, sodass jede Seite eine Frage in dieser Kette beantwortet.

Die Darstellung folgt etablierten forensischen Leitlinien für den Umgang mit digitalen Beweismitteln (ISO/IEC 27037 und RFC 3227): klare Trennung zwischen Methodik und Einzelfällen, dokumentierte Quellen und Transaktions-IDs sowie reproduzierbare Analyseschritte. Referenzfälle werden getrennt von den allgemeinen Methodenseiten gezeigt, sodass die Plattform neutral bleibt und die Methode dennoch an echten Daten belegt.

Geldflüsse sind der Kern jedes Falls, deshalb haben wir sie visualisiert. Sankey-Diagramme zeigen, wie Gelder von Einzahlungsadressen über Zwischenstationen und Mixer zu Endpunkten wie Börsen fließen – nachvollziehbar für ein Gericht, ohne Hunderte von Transaktions-Hashes lesen zu müssen.

Lösung & Funktionen

Methodik der Rückverfolgung

Eine klare Darstellung, wie Gelder von der Einzahlung über Mixer und Zwischenstationen bis zu den Endpunkten zurückverfolgt werden – einschließlich Abgleich mit den eigenen Full Nodes des Unternehmens.

Sankey-Visualisierungen von Geldflüssen

Interaktive Visualisierungen, die komplexe mehrstufige Geldflüsse für Anwälte, Behörden und Geschädigte verständlich machen.

Referenzfälle

Öffentliche Referenzfälle, die die Methode an echten Daten belegen – strikt getrennt von den neutralen Methodenseiten.

Strukturierte CSV/PDF-Berichte

Berichte und strukturierte Exporte, die sich für Fallakten und rechtliche Eingaben eignen.

Fallmeldung

Ein geführter Ablauf „Fall melden“, der die Informationen erfasst, die Ermittler benötigen – Transaktions-IDs, Adressen, Plattformdaten und zeitliche Abläufe.

Hinweismeldung

Ein eigener Kanal für Hinweise zu laufenden Betrugsfällen.

Community-Forum

Ein Raum, in dem Betroffene Informationen austauschen und sich gegenseitig unterstützen können.

Authentifiziertes Mitgliederportal

Ein sicherer, per Login geschützter Bereich für Mitglieder und Mandanten.

Was dieses Projekt zeigt

  • Tiefes Verständnis von On-Chain-Daten: Adressen, Transaktionen, Mixer, Clustering und Börsen-Endpunkte
  • Komplexe technische Beweise in Visualisierungen übersetzen, denen auch Laien folgen können
  • Entwicklung mit Sorgfalt: forensische Standards, Reproduzierbarkeit und saubere Trennung von Methoden- und Falldaten
  • Sichere, authentifizierte Plattformen mit Aufnahme-Workflows – die Grundlage unserer Arbeit im Bereich On-Chain-Analysen

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